基于顶点重要度的保形网格简化方法研究

为解决许多网格简化方法不能很好地保持模型的重要几何特征问题,提出基于顶点重要度和三角剖分的边折叠简化算法.算法通过特征因子加权顶点重要度作为边的折叠代价,定义法向量夹角因子,控制边的折叠顺序;在折叠过程中对边界特征区域进行冻结处理,以保持模型总体轮廓特征;采用边中点折叠和边邻域网格重建方法完成折叠操作.实验结果表明,模型在大规模简化后,该方法能较好地保持模型的几何特征.     

可减少模型简化误差的边折叠简化算法及应用

基于三角形网格边折叠简化思想，提出一种基于边顶点重要度简化算法，简化算法能有效保持模型局部特征，减小简化模型和原始模型之间的误差；采用一种改进的三角形网格数据结构，利用二叉树对顶点重要度进行快速排序并记录三角形合并关系，得到所需分辨率下的近似网格模型。数据结构具有层次清楚、操作简单、可扩充性等特点，能有效支持多分辨率简化与快速可视化。     

虚拟手术仿真中三维模型简化方法的研究

针对虚拟手术仿真中海量三角网格模型的特点,提出一种改进的基于边折叠的模型简化算法。该算法在经典边折叠算法的基础上,从误差估算、折叠点选取、模型平滑三方面进行了改进,进一步优化三维模型的简化速度和外观效果。实验结果表明,改进后的边折叠算法对海量三角网格的肝脏以及静脉模型的简化速度显著加快,简化后的模型与原模型相比在视觉上保持了良好的一致性,证明了该算法的有效性和可靠性。     

一种辐射度全局光照网格模型的简化方法*

全局光照模型计算通常将环境中的表面分解得足够细,以精确地捕捉由于物体间相互遮挡所引起的阴影效果及其他一些光照效果.因而,一个复杂场景经全局光照计算后,其模型复杂度远远超出了当今图形工作站的实时绘制能力.给出了一种辐射度全局光照网格模型的简化方法.算法首先根据辐射度计算的特点以及人眼的视觉特点,提出以辐射度最大相对变化值为准则,以面片合并法实现全局光照网格模型的第1步简化,将原辐射度全局光照网格模型简化为能量相对变化在用户定义误差范围内的一些超面区域.然后利用顶点删除法实现超面区域边界的简化,进一步加大原网格模型的简化程度.试验表明,这种算法不仅能有效地简化辐射度全局光照网格模型,而且能较好地保持原光照网格模型的特征.     

基于曲面拟合的三角形网格简化

针对有限元网格简化问题,将边折叠和三角形折叠算法相结合,提出一种基于曲面拟合的网格简化方法。根据节点离散度识别网格特征,对具有不同特征的部位采用不同的简化策略从而实现自适应变密度网格简化。按长高比最优原则对合并后的节点进行预测,运用曲面拟合技术最终确定合并后的节点,达到优化网格和保持网格特征的目的。实验结果证明,该方法能在保证网格质量的前提下有效简化网格模型,提高CAE分析速度,最多可缩短75%的计算时间。     

一种新的边折叠网格模型简化算法

在边折叠简化方法的基础上,提出一种用体积变化的平方作为误差度量的三角网格简化算法。算法中引入三角形法向约束因子的概念,并把它嵌入到边折叠误差矩阵中;能够自适应地分配简化网格的疏密,保持更多的模型几何特征。实验表明,该算法简化误差低,模型视觉质量高,简化效果较好。     

基于边折叠和质点-弹簧模型的网格简化优化算法

通过边折叠实现网格曲面简化,提出了保持曲面特征的边折叠基本规则,引入边折叠顺序控制因子λ,给出了折叠点坐标获取方法,简化过程中网格边长度趋于均匀．在曲面简化基础上,利用质点-弹簧模型优化网格形状．将网格顶点邻域参数化到二维域上,在质点-弹簧模型中引入约束弹簧,约束调整网格顶点,并逆映射到三维原始曲面上,局部优化网格顶点的相邻网格;调整曲面上所有网格顶点,在全局上优化网格形状．在曲面简化优化过程中,建立原始模型曲面和简化优化后曲面之间的双向映射关系;曲面的网格顶点始终在原始模型表面上滑动,并以双向Hausdorff距离衡量、控制曲面间的形状误差．应用实例表明：文中算法稳定、高效,适合于任意复杂的二维流形网格．     

结合网格分割和边折叠的网格简化算法

传统网格简化算法简化效率较低,且在大幅度简化时难以保持网格模型的外形特征。为此,提出一种结合网格分割和边折叠的网格简化算法。采用分水岭算法对网格模型进行分割,以提高网格模型的简化效率。在Garland算法折叠代价函数的基础上,加入三角形形状和相邻曲面弯曲程度的相关因子,从而更好地保持网格模型的外形特征。实验结果表明,该算法在网格模型的简化速度和外形特征保持方面性能较好。     

基于网格模型简化算法的多传感测距误差自动修复研究

采用当前方法修复测距误差时,无法准确地在短时间内获得测距数据和信息,不能全面地检测测距误差,增加了修复测距误差所用的时间,修复后的测距精度较低。为此,提出基于网格模型简化算法的多传感测距误差自动修复方法。规整化处理网格模型属性,计算顶点的二次误差和属性显著度,通过待折叠边的颜色属性误差和几何属性误差计算待折叠边的折叠代价,通过折叠操作实现网格模型的简化处理,获得测距数据。在网格模型的基础上采用基于Huber损失函数最小化的Kalman滤波方法平滑处理测距结果并重构,通过Huber回归方法实现测距误差的自动修复。仿真分析结果表明,所提方法的测距误差检测概率高、修复效率高、修复精度高。     

保持视觉外观特征的网格简化

针对附有纹理属性的网格模型,提出并实现了一种保持模型基本外观和形状特征的多分辨率网格简化算法.采用半边折叠操作,综合考虑了网格模型半边的几何重要性和纹理属性重要性,将其作为各半边的折叠代价来确定模型中所有边的折叠顺序.预先对网格模型中的边界边和纹理边进行标记,并在简化过程中进行加权处理.实验结果表明,即使在急剧的模型简化后,该方法仍能很好地保持原有模型的视觉外观和形状特征.     

基于子分规则的边折叠简化方法

边折叠简化方法是一种主要的三角网格简化方法，已成为多分辨率自适应曲面参数化，基于法向细节的几何压缩，渐进风格算法的重要组成部分，文中采用子分的思想生成三角网格模型的新顶点，从而减小了简化模型和原始模型之间的误差，此外，还给出保持模型流形的方法，最后给出一种新的计算简化网络与原发中网络之间的Metro距离的采样方法，并分析这个距离误差。     

基于局部区域面积度量的边折叠简化算法

目前提出的网格简化算法中,边折叠简化方法是一种主要的简化方法,在网格压缩、多细节层次模型生成、递进网格构造中得到了广泛的应用.本文在基于边折叠算法基础上引入局部区域面积度量方法,将其应用到折叠代价计算中,改变边折叠顺序以进行网格简化.实验表明,算法不仅能有效地保留原始网格的模型特征和视觉特征,速度更快而且能够合理地分配三角面片.     

结合面积度量和误差校正的网格简化算法

提出了一种基于边折叠的网格模型简化的新方法。考虑到模型的局部形状特征，算法将局部面积度量因素加入简化计算过程，与二次方距离误差测度一起组成新的误差目标函数。还提出了计算二次方误差矩阵的预测-校正模型，用于降低简化累积误差。实验结果表明，该算法通用性较强，能够显著提升模型的简化质量，特别是对于曲率变化剧烈的模型表面，其简化模型能够更好地保持原有特征。     

Accurate Simplification of Multi‐Chart Textured Models

Scanning and acquisition methods produce highly detailed surface meshes that need multi‐chart parameterizations to reduce stretching and distortion. From these complex shape surfaces, high‐quality approximations are automatically generated by using surface simplification techniques. Multi‐chart textures hinder the quality of the simplification of these techniques for two reasons: either the chart boundaries cannot be simplified leading to a lack of geometric fidelity; or texture distortions and artefacts appear near the simplified boundaries. In this paper, we present an edge‐collapse based simplification method that provides an accurate, low‐resolution approximation from a multi‐chart textured model. For each collapse, the model is reparameterized by local bijective mappings to avoid texture distortions and chart boundary artefacts on the simplified mesh due to the geometry changes. To better apply the appearance attributes and to guarantee geometric fidelity, we drive the simplification process with the quadric error metrics weighted by a local area distortion measure.     

基于法向的网格简化

网格简化是科学计算可视化和虚拟现实领域中的一个重要研究方面,它在不严重损失物体的视觉特征的前提下,用较少数目的多边来表示物体,减少了模型的复杂性,提高了绘制的速度,文中提出了一个适合于表面曲率变化不太大的网络简化算法。     

多边形简化算法及比较

用多边形简化提高工程分析效率,利用图形学中三维模型简化的相关思想,从顶点删除和边收缩2个角度,提出3种多边形简化算法,并对其简化效果进行比较。实验结果表明,该算法在对多边形进行简化的同时能够有效保持多边形的形状,已应用于地质高程分析软件中。     

基于逆 Loop 细分的半正则网格简化算法

摘 要：三维网格简化是在保留目标物体几何形状信息的前提下尽量减小精细化三维模型 中的点数和面数的一种操作,对提高三维网格数据的存取和网络传输速度、编辑和渲染效率具 有十分重要的作用。针对大多网格简化算法在简化过程中未考虑网格拓扑结构与视觉质量的问 题,提出了一种基于逆 Loop 细分的半正则网格简化算法。首先根据邻域质心偏移量进行特征 点检测,随后随机选取种子三角形,以边扩展方式获取正则区域并执行逆 Loop 细分进行简化。 最后,以向内分割方式进行边缘拼接,获取最终的简化模型。与经典算法在公开数据集上进行 实验对比,结果表明,该算法能够在简化的同时有效地保持网格特征,尽可能保留与原始网格 一致的规则的拓扑结构,并且在视觉质量上优于边折叠以及聚类简化算法。     

局部特征熵的网格非均匀简化算法

针对三维模型简化后的精度与效率上难以平衡的问题进行研究,提出一种局部特征熵的半边折叠非均匀网格简化算法。采用两次局部区域聚类探测,首先探测三维数据点所在边聚类局部区域,获取该探测区域法向量,其次以三维数据点临近点区域的重心约束来探测二次聚类区域法向量;根据信息熵的定义利,用两次探测的法向量之间夹角信息构建局部区域特征熵值做为半边折叠的代价,局部区域特征熵越大表示该区域越趋于平面,应优先简化,否则当保留;最后采用三角形内角判断方法来保留简化后网格中三角形的正则度,以减小变形引起的误差。实验结果表明,本算法在三维模型分均匀简化中在局部细节特性精度上和时间效率上能达到较优的平衡。     

颅面外科手术仿真中的网格简化研究

快速高质量的网格简化是颅颌面手术仿真中的影响网格的实时绘制和软组织变形建模的一个关键步骤.文中提出了一种改进最小二次误差准则网格简化算法.该算法中将边折叠代价计算、边折叠生成点的最优值计算和边折叠操作集成到一个管道中,并且用固定大小的最小代价选择替代堆来取代传统渐进网格算法中的大数据量的贪婪队列结构,从而大大减少了计算运行复杂度.计算机仿真结果显示,三角形面片的数目简化到原来的20%时仍能满足手术仿真中交互绘制的要求.与基于贪婪队列结构的渐进网格简化算法相比,所提出的改进算法能够将网格简化速度提高三倍左右,而内存的占用仅为原来的50%不到,Hausdorff距离误差也相对变小.